Почвенном институте им. В. В. Докучаева разработан пакет прикладных программ для ЭВМ, существенно упрощающий статистическую обработку данных активных и пассивных экспе- риментов в целях моделирования почвенного плодородия (Рожков и др., 1985; Ельников, Прохоров, 1986). При построении значительной части статических МПП на чисто эмпирической основе активных и пассивных эксперимен- тов используется метод идентификации. Однако опыт свиде- тельствует, что адекватность таких МПП оригиналу может быть существенно повышена путем сочетания с аналитическим подходом. Это достигается благодаря включению в модель информации бслее высокого ранга разной степени формализа- ции (например, балансовых расчетов по отдельным элементам питания). Такой смешанный подход к построению МПП позволяет с успехом использовать данные других исследователей по моде- лируемой почве, эрудицию и творческие способности разработ- чика. Необходимость в дополнительной информации особенно резко возрастает, если ставится задача преобразовать статичес- кие модели в динамические, использовать данные режимных наблюдений и т. д. Решающее значение при этом приобретает структура признакового описания почвы. 4.5. ПОКАЗАТЕЛИ ПЛОДОРОДИЯ И ИХ ИНФОРМАТИВНОСТЬ В основе формализованного описания сложных систем лежит выбор главных переменных величин, отражающих сос- тояние объекта. Их выбор - один из важнейших этапов систем- ного анализа и моделирования, притом наименее формализо- ванный. Построение модели преследует своей целью прежде всего нахождение наименьшего числа из существующих факто- ров, определяющих основные черты исследуемого объекта, а затем составление максимально простого его математического описания. Простота модели является важным ее преимуществом не только с точки зрения доступности широкому кругу специалис- тов. Практика неопровержимо доказывает, что эффективность модели находится в обратной зависимости от её сложности, быстро убывая с ростом последней. Это вынуждает весьма существенно огрублять модель, жертвуя точностью и коррект- ностью ради того, чтобы обеспечить хотя бы приближенное решение задачи. Чрезмерная точность модели на практике не менее вредна, чем ее неполнота или грубость (Неуймин, 1984). С этим заключением хорошо согласуется громоздкость и непри- менимость на практике чрезвычайно сложных многопараметри- ческих МПП. Общее число параметров, как правило, не должно быть 142